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Reconocimiento: Gran parte de los documentos introductorios son una traducción libre desde al material preparado y compartido por el grupo SASAP del NCEAS en su sitio SASAP-Training de en GitHub.

Introducción

La reproducibilidad es fundamental en la ciencia, ya que la ciencia está basada en observaciones empíricas acopladas a modelos explicativos. Si bien la reproducibilidad incluye el ciclo de vida completo de la ciencia y además incluye aspectos como la consistencia metodológica y tratamiento del sesgo, en este curso nos enfocaremos a la reproducibilidad computacional, esto es la habilidad para documentar datos, análisis y modelos en forma suficiente para que otros investigadores sean capaces de entender, reproducir y re-ejecutar los pasos computacionales que nos permitieron llegar a los resultados y sus conclusiones.

La crisis de reproducibilidad

@ioannidis_why_2005 destacó la crisis en reproducilidad de la ciencia cuando escribió que “La mayoría de los descubrimientos son falsos para la mayoría de los diseños de investigación, en la mayoría de las áreas de investigación” (“Most Research Findings Are False for Most Research Designs and for Most Fields”). Ioannidis indica la formas en que el proceso de investigación ha inflado los efectos de los tamaños muestrales y los tests de hipótesis que codifican los sesgos existentes. Investigaciones posteriores han confirmado que la reproducibilidad es baja para muchos campos de la ciencia, incluyendo genética [@ioannidis_repeatability_2009], ecología [@fraser_questionable_2018], y psicología [@open_science_collaboration_estimating_2015], entre muchas otras. Por ejemplo, el efecto del tamaño de muestra en la psicología se ha mostrado que decrece significativamente cuando se repiten los experimentos (fig. @ref(fig:effectsize)).

Efecto del tamaño de muestra descrese en experimentos repetidos (Open Sieze Collaboration 2015).

Reconocimientos

Este curso está basado en el desarrollado por el Arctic Data Center en NCEAS y ha sido modificado y traducido por Jorge Cornejo-Donoso.

Antes de comenzar con el material para la investigación reproducible, es necesario que aprendamos sobre algunas herramientas fundamentales, como son RStudio, Git/Github y con posterioridad comenzaremos a trabajar con RMarkDown.

Investigación reproducible: ¿De qué estamos hablando?

Objetivos

En este capítulo veremos:

• En qué consiste la reproducibilidad computacional y por que es útil e importante.
• La importancia del control de versiones para la reproducibilidad computacional.
• Cómo verificar que el ambiente de RStudio está configurado adecuadamente para el análisis.
• Cómo configurar git.

Investigación reproducible

Las reproducibilidad es fundamental en la ciencia, que a su vez se basa en observaciones empíricas con las que se construyen o define modelos explicativos.
La reproducibilidad por su parte, envuelve todo el ciclo de vida de la ciencia, incluyendo aspectos como la consistencia metodológica y el tratamiento del sesgo. En este curso nos vamos a enfocar en la reproducibilidad computacional, entendiendo esto como la habilidad de documentar datos, análisis y modelos con la suficiente información para que otros investigadores sean capaces de entender e idealmente reproducir, paso a paso, el proceso que no a los resultados y conclusiones de nuestra investigación.

¿Qué es necesario para la reproducibilidad computacional?

El primer paso para abordar este problema es ser capaz de evaluar los datos, análisis y modelos con los que se sacan las conclusiones. Considerando cuales son las prácticas más comunes, esto resulta bastante difícil ya que la generalidad de los datos no se encuentran disponibles, la sección sobre la metodología de los informes y papers no describe en detalle las aproximaciones computacionales utilizadas o los análisis y además los modelos son generalmente realizados en programas gráficos o, cuando se usan ambientes tipo script, el código no se hace disponible.

Sin embargo todos estos inconvenientes pueden ser fácilmente solucionados. Los investigadores pueden lograr la reproducibilidad computacional con aproximaciones basada en las aproximaciones de ciencia libre (open science), siguiendo pasos simples para archivar y publicar (libremente) los datos y códigos fuentes utilizados, describiendo el flujo de trabajo y permitiendo de esta forma trazabilidad de los resultados (ej.:, @hampton_tao_2015, @munafo_manifesto_2017).

Conceptualizando los flujos de trabajo (workflows)

El flujo del trabajo científico encapsula todos los pasos desde la adquisición de los datos, limpieza, transformación, integración, análisis y visualización.

Captura de un flujo de trabajo científico y procedencia de múltiples pasos necesarios para reproducir un resultado científico desde los datos crudos.

Una representación del flujo de trabajo puede variar desde simples diagramas de flujo (fig.  @ref(fig:workflow)) a códigos totalmente ejecutables. Códigos de R y python son una forma literal de plasmár el flujo de trabajo lo que cuando son publicados por investifacores, como versiones específicas del código y los datos asociados, permite la repetibilidad de sus cómputos en forma simple y de esta forma entender la procedencia de las conclusiones.

RMarkdown

Objetivos

En este capítulo veremos:

• RMarkdown.
• Introducción a las funciones básicas incluidas en RStudio
• Como usar las páginas de ayuda.

Introducción

Ahora que ya conoce un poco de la sintaxis básica de R, podemos comenzar a aprender sobre RMarkdown. La experiencia nos dice que te vas a volver loco haciendo los análsis o modelos en los cuales trabajes y vas a fallar en generar un flujo de trabajo reproducible. Peor aún, si tratas de desarrollar código directamente en la consola de R. RMarkdown es realmente clave para la investigación colaborativa, es por esto que vamos a comenzar rapidamente a aprender como usarlo y lo seguiremos uasndo durante el resto del curso.

Un archivo de RMarkdown nos va a ayudar a tejer un texto markdown con fragmentos de código de R que es evaluado y cuyas salidas, como tablas y gráficos, son incluidas en el documento final.

Para abrir un nuevo documento de RMarkdown siga los siguiente pasos:

File -> New File -> RMarkdown… -> Document of output format HTML, OK.

Captura de pantalla de la interfase para la creación de un proyecto nuevo de RStudio.

Le puede dar un título como “Mi Proyecto”. Luego clic en OK.

OK, primero que todo: Al abrir el archivo, vamos a ver un 4° panel de la consola de RStudio, este panel es un editor de texto que nos permite abrir varios archivos en un único panel.

Ahora démosle una mirada a este archivo que acabamos de crear - a primera vista se puede ver que no está en blanco; hay un texto inicial que se entrega por defecto. Hay algunas cosas que podemos identificar en el texto:

• Está en inglés (no se preocupe, ¡lo vamos a reescribir!)
• Hay secciones en con texto con el fondo blando y el código R está en secciones plomas (por defecto, estos colores del fondo se pueden cambiar).

Imagen con el código fuente de un archivo RMarkdown.

Lo primero que vamos a hacer es generar el código HTML (Knit HTML) haciendo clic en la pelota de lana azul en la parte superior del panel con el archivo RMarkdown. Cuando haga clic por primera vez en este botón, RStudio pedirá que guarde el archivo. Cree un nuevo directorio en algún lugar que le sea fácil encontrarlo posteriormente (por ejemplo Escritorio o Mis Documentos), dele un nombre que tenga sentido y le permita recordarlo después (ej: clase_rmarkdown).

Imagen con el código fuente y pagina resultante de un archivo RMarkdown.

¿Que cosas puede notar entre al comparar los dos archivos?

Las secciones de código R plomas están rodeadas de 3 tics y {r LABEL}. Estas secciones son evaluadas por R, generando una salida de texto en el caso de summary(cars) y de un gráfico en el caso de plot(pressure).

Note como el código plot(pressure) no se muestra en la salida HTML porque la sección de código R tiene la opción echo=FALSE.

Algunos otros detalles…

Este archivo de RMarkdown tiene 2 lenguajes incluidos: R y Markdown.

Aun no sabemos mucho de R, pero ya puede ver que estamos tomando el resumen de los datos llamados ‘cars’ y luego los graficamos. Hay mucho más para aprender sobre R y vamos a trabajar eso en las próximas clases.

El segundo lenguaje que incluye el archivo es Markdown. Este es un lenguaje que para dar formato a texto plano y tiene aproximadamente 15 reglas para conocer.

Vea la siguiente sintaxis:

• Títulos: son procesados en múltiples niveles con: #, ##
• Negrita: **palabra**

Hay muchas tablas de consejos cheatsheets que te puede utilizar para obtener ayuda, una de esas está incluida en RStudio: para abrirla vaya a Help > Markdown Quick Reference

Importante: El símbolo de gato, número o para los milenials hashtag # tiene un significado diferente al que reconoce R cuando es usado en Markdown:

• en R, un gato indica que es un comentario y no será evaluado. Se pueden usar tantos como se quiera: # es equivalente a ######. Es sólo una cuestión de estilos.
• en Markdown, un gato indica el nivel del título. Y cuantos use tienen un efecto: # es un “título nivel 1”, lo que significa que es la fuente de mayor tamaño y que está al tope de la jerarquía. ### es un título nivel 3 y se muestra anidado bajo el título # y ##.

Más sobre esto en: http://rmarkdown.rstudio.com/

Actividad

1. En Markdown, escriba un texto en cursiva (Itálica) y haga una lista numerada. Luego agregue algunos subtítulos. Use la Referencia de Uso Rápido de Markdown (en barra del menú: Help > Markdown Quick Reference).
2. Haga clic en Knit para general el archivo html.

Secciones del código

OK. Ahora practiquemos con algunos comandos de R.

Cree una nueva sección en en su RMarkdown siguiendo alguno de estos pasos:

• Clic “Insert > R” en la parte superior del panel de edición.
• Escriba a mano ```{r} ```
• Si no ha borrado las secciones por defecto que venían con el archivo, editelas!

Ahora escribamos un poco de código R.

x <- 4*3
x

Note que al apretar la tecla Enter el comando no se ejecuta; recuerde que esto es sólo un archivo de texto. Para ejecutar las secciones de código R (secciones en plomo) se deben enviar a la consola. ¿Cómo se hace eso?

Hay varias formas de hacerlo:

1. Copiar y pegar los comandos en la consola.
2. Seleccionar la línea (o poner el curso en ella) y hacer clic en ‘Run’. Esto está disponible desde:
   1. la barra arriba del archivo (flecha verde).
   2. la barra menú: Code > Run Selected Line(s).
   3. combinación de teclas: control-enter en Windows o command-enter en macOS.
3. Clic en la flecha verde en el lado superior derecho de su sección de código.

Actividad

Agregue otros comandos a su archivo. Ejecútelos de las tres formas indicadas más arriba. Finalmente, guarde su archivo RMarkdown.

Funciones de R

Hasta ahora hemos aprendido la sintaxis básica y conceptos de programación en R, como navegar en RStudio y RMarkdown, pero no hemos hecho nada complicado o interesante aún. Aquí es donde las funciones de R son útiles.

Una función es una forma de agrupar una serie de comandos para desarrollar una tarea en una forma reusable. Cuando una función es ejecutada, se produce un valor de salida. Nosotros generalmente decimos que “llamamos” una función cuando la ejecutamos. Lo interesante sobre las funciones es que pueden ser creadas por los usuarios y guardadas como un objeto usando el operador de asignación (‘<-’), de esta forma es posible escribir una función para lo que sea que necesitemos. Tenga en cuenta que R tiene una colección gigantesca de funciones pre-existentes, las que además son expandibles con paquetes o librerías. Para comenzar, vamos a usar algunas funciones de R básicas ya incluidas.

Todas las funciones se llaman usando la misma sintaxis: nombre de la función seguido de un paréntesis donde se entrega lo que necesite la función para funcionar. Las piezas de información que la función necesita para hacer su trabajo se conocen como argumentos. De esta forma, la sintaxis para usar una función se ve así: valor_resultante <- nombre_de_función(argumento1 = valor1, argumento2 = valor2, ...).

Ejemplo simple

Para tomar un ejemplo muy simple, vamos a utilizar una función que calcula el promedio, mean(). Como se puede imaginar, esta función calcula el promedio de los números entregados como argumentos.

Creemos un vector con pesos:

peso_kg <- c(55, 25, 12)

y ahora usemos la función mean para calcular el peso promedio.

mean(peso_kg)

## [1] 30.66667

Páginas de ayuda

Obteniendo ayuda

¿Qué pasa ahora si sabe cuál es la función que necesita pero no cómo funciona? Afortunadamente RStudio entrega una forma muy fácil para acceder a las páginas de documentación y ayuda.

Para acceder a la ayuda para la función mean, entre el siguiente comando en la consola:

?mean

Esto abrirá el panel de ayuda en la sección inferior derecha de RStudio.

Las páginas de ayuda están dividas en secciones, la documentación está en inglés:

• Description: Se entrega una descripción extendida de lo que hace la función.
• Usage: Los argumentos de la función y sus valores por defecto.
• Arguments: Una explicación de los datos que cada argumento espera.
• Details: Detalle que sean relevantes de conocer.
• Value: Los resultados devuelve la función.
• See Also: Otras funciones que podrían resultar útiles en este contexto.
• Examples: Algunos ejemplos de como usar la función.

Actividad

Ejercicio: Hable con su(s) compañero(s) y dele una mirada a las ayudas de algunas funciones que usted espera que existan. Aquí les dejo algunas ideas: ?getwd(), ?plot(), min(), max(), ?log().

También existe ayuda para cuando usted no está seguro del nombre de la función, en esos casos solo es necesaroio usar doble símbolo de pregunta:

??install 

No todas las funciones tienen (o requieren) argumentos:

date()

## [1] "Wed Oct  9 17:06:40 2024"

Leyendo un archivo de datos a R

Hasta ahora hemos aprendido como asignar valores a objetos de R y lo que es una función, pero no hemos hecho nada aún con datos reales. Ahora vamos a introducir la función read.csv, que nos permite cargar a R datos reales desde un archivo CSV. Esta función se usa generalmente en las primeras líneas del código que escribamos.

Ya que esta será nuestra primera vez usando esta función, primero leeremos la página de ayuda de read.csv. La ayuda tiene mucha información, mostrando que la función acepta muchos argumentos, sin embargo el primero de ellos es el más importante - tenemos que decirle que archivo es el que va a leer.

Descargue un archivo desde el Arctic Data Center

Navegue al set de datos de Craig Tweedie @tweedie_2009 que está publicado en el Arctic Data Center y descargue el primer archivo csv llamado “BGchem2008data.csv”. Mueva este archivo desde su carpeta de Descargas a un directorio de fácil acceso. Yo recomiendo crear un directorio llamado datos en el directorio que creó anteriormente para las otras actividades de esta clase.

Ahora tenemos que indicrle a la función read.csv como encontrar el archivo que queremos leer. Para esto se usa el argumento file (archivo) que se puede ver en la sección usage (uso) de la página de ayuda. En RMarkdown, se pueden usar path absolutos (que comienzan con su directorio ~/) o path relativos, que son relativos a la ubicación del archivo RMarkdown. RStudio y RMarkdown tiene la capacidad de autocompletar cuando se usan paths relativos, por lo que usaremos ese sistema. Asumiendo que ya movió el archivo a el directorio dentro de la carpeta archivos_clase_R llamada datos, su función read.csv puede ser llamada de la siguiente forma:

bg_chem <- read.csv("datos/5.1_BGchem2008data.csv") 
## El nombre fue cambiado para hacer referencia que el archivo csv se usa en el capítulo 5.

Ahora debería tener un objeto en R llamado bg_chem de la clase data.frame en su ambiente de trabajo. Verifique data.frame existe y contiene los datos.

Note que en las páginas de ayuda hay una gran cantidad de argumentos que no fueron necesarios de utilizar. Algunos argumento en las llamadas a funciones son opcionales y algunos otros son requeridos. Los argumentos opcionales son mostrados en la sección de uso como un par nombre = valor, donde se muestra el valor que usa esa opción por defecto. Si usted no especifica el valor para la oción en particular, la función asume el valor por defecto (ejemplo: header = TRUE para read.csv). Los argumentos requeridos sólo muestran el nombre del argumento, sin un valor asociado. Fíjese que el único argumento requerido para read.csv es file.

Siempre se puede especificar un argumento de la forma nombre = valor. Pero si no lo hace, R intentará identificarlos basado en el orden en que fueron entregados. De esta forma, en el comando de más arriba, se asume que queremos file = "data/5.1_BGchem2008data.csv", ya que file es el primer argumento. Si queremos agregar algún otro argumento, por ejemplo stringsAsFactors, vamos a necesitar especificarlos usando nombre = valor, ya que el segundo argumento es header. Para las funciones que llamo comúnmente, uso esto sólo para los primeros 2 argumentos, para los que están en la 3a posición o más alla siempre uso el par nombre = valor.

Muchos usuarios de R (incluyéndome) sobrescriben el argumento por defecto de stringsAsFactors usando la siguiente llamada:

bg_chem <- read.csv("data/5.1_BGchem2008data.csv", stringsAsFactors = FALSE)

Esto muy útil, ya que de otra forma las columnas que contiene datos tipo strings son transformados a factores, pudiendo generar esto problemas y confusiones.

Usando data.frames

Un data.frame en R es una estructura de datos de dos dimensiones, es similar a como se comporta una hoja de cálculos. Un data.frame es una colección de filas y columnas de datos, donde cada columna tiene un nombre y representa una variable, siendo cada fila a una medición de esa variable. De esta forma, cuando ejecutamos read.csv, el objeto bg_chem fue creado como un objeto tipo data.frame. Hay muchas formas para explorar un data.frame en R y RStudio. A continuación mostramos algunos:

• Clic en la palabra bg_chem en el panel Environment.
• Clic en la flecha junto a bg_chem en el panel de Environment
• Ejecute head(bg_chem) en la consola.
• Ejecute View(bg_chem) en la consola.

Usualmente las funciones se ejecutan en columnas individuales de un data.frame. Para llamar a una columna específica se usa el operador $. Por ejemplo, digamos que se quiere mirar las primeras filas sólo de la columna Date. Para esto se debe ejecutar en la consola:

head(bg_chem$Date)

## [1] "2008-03-21" "2008-03-21" "2008-03-21" "2008-03-21" "2008-03-21"
## [6] "2008-03-22"

¿Cómo se puede calcular la temperatura promedio de las muestras tomadas por el CTD?

mean(bg_chem$CTD_Temperature)

## [1] -0.9646915

O si quisiéramos guardar este promedio como una variable para ser utilizada después:

temp_promedio <- mean(bg_chem$CTD_Temperature)

También es posible crear algunos gráficos simples utilizando este operador ($).

plot(bg_chem$CTD_Depth, bg_chem$CTD_Temperature)

En R existen muchas herramientas y funciones más avanzadas para crear mejores gráficos (incluso con una sintaxis más simple). Veremos algunas de ellas en capitulos posteriores.

Actividad

Ejercicio: Tome algunos minutos en explorar este set de datos. Pruebe algunas funciones en las columnas utilizando el operador $ para seleccionar una columna única. Experimente haciendo gráficos y generando resúmenes de los datos.

Solución de problemas

Mi RMarkdown no genera (knit) el PDF

Si se obtiene un error cuando se trata de generrl el PDF, donde dice que su computador no tiene la instalación de LaTeX, existen dos posibles problemas:

1. Su computador no tiene LaTeX instalado.
2. Su computador si tiene LaTeX instalado, pero RStudio no lo puede encontrar (no está definida la ruta o path).

Si usted ya usa LaTeX (para escribir papers por ejemplo), seguro que su problema esté en la segunda categoría. Arreglar esto sólo requiere redireccionar RStudio a donde este instalado LaTeX, pero esto no lo explicaremos acá.

Si su problema es que no tiene instalado LaTeX y está seguro que no lo tiene! puede usar el paquete de R tinytex, este se instala muy fácilmente y es reconocido automáticamente por RStudio. Para hacer esto sólo necesita tener derechos de administrador del computador.

Para instalar tinytex ejecute en la consola:

install.packages("tinytex")
tinytex::install_tinytex()

Acabo de ejecutar un comando pera no pasa nada

Esto puede ocurrir porque no completó el comando: ¿Se muestra un pequeño signo + en su consola? R le esta diciendo que está esperando a que termine de entregar los comandos. En el ejemplo de más abajo falta cerrar el paréntesis.

> x <- seq(1, 10
+ 

Se puede simplemente cerrar el paréntesis y apretar enter, o esc dos veces, lo que va a cancelar cancelar la ejecución del comando.

R dice que mi objeto no puede ser encontrado

Este error es muy común en usuarios nuevos: Error in mean(myobject) : object 'myobject' not found

Esto significa que el objeto llamado myobject no existe en el ambiente de trabajo. Las razones más comunes para este error son:

• Error de tipeo: asegúrese que el nombre de su objeto esta bien escrito, R hace diferencias entre mayúsculas y minúsculas. Debe estar escrito exactamente como fue creado.
• No fue asignado a una variable: note que los objetos sólo son guardados en el ambiente de trabajo si fueron asignado con el operador de asignación, ej: myobject <- read.csv(...).
• No ejecute la linea en RMarkdown: recuerde que escribir una línea de código en RMarkdown no es lo mismo que escribirla en la consola, usted tiene que ejecutar la línea de código usando control + enter, ejecutando la sección de código o por alguna de las otras formas que fueron descritas en la sección @ref(ejecutarCodEnRmd) de este mismo capítulo.

Análisis literal

RMarkdown es una excelente forma de generar análisis literales y flujos de trabajo reproducibles. Aquí hay un ejemplo en inglés de un flujo de trabajo real escrito utilizando RMarkdown.

Control de versiones con git y GitHub

Objetivos

En este capítulo veremos:

• ¿Cómo usar GitHub para colaborar?
• ¿Cómo estructurar los “commits” para que los cambios sean claros para otros?
• ¿Cómo escribir mensajes de “commits” que sean efectivos?

El problema con los nombres de archivo

El dilema de usar nombres como descriptor de versiones.

Cada archivo en un proceso científico sufre de cambios. Los manuscritos son editados. Las figuras son revisadas. Los códigos se corrigen cuando se encuentran problemas. Los archivos de datos se combinan, los errores son corregidos, se dividen y combinan nuevamente. En el curso de un análisis simple, uno puede esperar miles de cambios en los archivos. Y aún así, todo lo que usamos para identificas este sinnúmero de cambios son los simples nombres de archivos (fig. @ref(fig:finalDoc2)). Teniendo esto en consideración, es lógico pensar que debe existir una forma mejor… Y si la hay, se conoce como Control de Versiones.

Un sistema de control de versiones ayuda a seguir lso cambios que se realizan a nuestros archivos, sin el desastre que resulta de utilizar sólo el nombre de los archivos. En los sistemas de control de versiones como git, se registra no sólo el nombre del archivo, si no que además su contenido, de esta forma, cuando el contenido cambia, se puede identificar que partes estaban y donde. El registro además contiene la relaciones entre las versiones, de esta forma se tiene un historial de todos los cambios deribados de las cada una de las versiones y es fácil dibujar un gráfico que muestre los cambios que ha sufrido un archivo, con sus versiones previas y aquellas derivadas (Fig. @ref(fig:figVersiones2))

Evolución de las versiones de un archivo.

Los sistemas de control de versiones asignan un identificador a cada versión de cada archivo, manteniendo un registro de como están relacionados entre ellos. Además, estos sistemas permiten generar ramas laterales a una versión, la que puede ser fusionada de regreso a la tronco principal. Es posible además tener múltiples copias en múltiples computadores como respaldos y para trabajar colaborativamente. Finalmente, se pueden incluir etiquetas (tags) a versiones particulares, de esta forma es fácil retornar la versión que tenían los archivos cuando fueron etiquetados. Esto es particulamente útil para identificar una versión exacta de los datos, código y texto, por ejemplo, de un manuscrito que fue enviado para ser publicado, este puede ser el caso de la etiqueda R2 en la figura @ref(fig:figVersiones2).

Git desde RStudio

Desde la interfase de RStudio, es posible hacer las mismas acciones con el sistema de versiones que se hicieron en GitHub y mucho más. Además en RStudio se tienen las ventajas propias de programar en un IDE con completación de comandos y otras características que hacen nuestro trabajo más fácil.

• Agregar archivos al control de versiones
• Ccommit cambios
• Push commits a GitHub

Una vez que los haya guardado, podrá ver en forma inmediata el archivo README.md en el panel Git (fig. @ref(fig:rstudioPanelStatus)), marcado con una M de modificación. Ahora usted puede seleccionar este archivo en el panel de Git y hacer clic en Diff para ver los cambios (comparando las diferencias) que guardó (note que estos cambios no se han confirmado (commit) aun a su repositorio local).

Panel de estado de los cambios en los archivos.

En la figura @ref(fig:rstudioDiferencias) se muestra como se ven los cambios comparados con el archivo original. La líneas nuevas se destacan en color verde y en rojo las que fueron eliminadas.

Ventana que presenta las diferencias entre la versión almacenada en el repositorio y los últimos cambios realizados.

Commit los cambios hechos en Rstudio

Para confirmar los cambios que se acaban de hacer en el archivo README.md, selecciones la caja de selección Staged a lado del nombre del archivo, este le dice a Git cuales son los cambios que quiere sean incluidos en el commit, escriba un mensaje describiendo que cambios se hicieron y por qué y finalmente haga clic en boton Commit (fig. @ref(fig:rstudioCommit1)).

Captura de pantalla con un mensaje describiendo la confirmación (commit) que se realizará.

Note que algunos de los cambios en el repositorio, .gitignore y sasap-test.Rproj, aun no se han confirmado y no serán parte del commit. En otras palabras, aun existen cambios pendientes para ser registrados en el repositorio. Usted vará una notificación que indica (en inglés):

Your branch is ahead of ‘origin/master’ by 1 commit.

Lo que se traduce a: _Su rama esta más avanzadada que el ‘maestro/origen’ por una confirmación

Esto significa que hemos commit 1 cambio en el repositorio local, pero que este no se está en el repositorio de origen (origin), no se ha hecho push, donde origen es el nombre que se usa típicamente para el repositorio en GitHub. Entonces, confirmemos los cambios pendientes, para esto seleccione la caja staged y luego escriba el mensaje describiendo el commit (fig. @ref(fig:rstudioCommit2)).

Captura de pantalla con los archivos a confirmar sus cambios y el texto descriptivo de la confirmación.

Cuando haya terminado no habrán mas cambios pendientes en el panel Git y el repositorio estará completamente limpio.

Inspeccionando el historial

Fíjese que ahora el mensaje dice:

Your branch is ahead of ‘origin/master’ by 2 commits.

_Su rama esta más avanzadada que el ‘maestro/origen’ por 2 confirmación

Estas 2 confirmaciones son las dos que acabamos de hacer y no se han empujado (push) aun a GitHub. Haciendo clic en el botón History (historial), podemos ver que hay un total de 4 commit en el repositorio local, mientras hay sólo 2 en GitHub (fig. @ref(fig:rstudioCommit3)).

Captura de pantalla con 4 commits.

Enviar (Push) cambios a GitHub

Ahora que se han hecho todos los cambios deseados en el repositorio local, usted puede empujar (push) los cambios a GitHub usando el botón Push. Se abrirá una ventana donde se pregunta por su usuario y password de GitHub, luego los cambios serán enviados. Esto dejará su repositorio local en un estado totalmente limpio y sincronizado con el repositorio remoto. Terminado esto, en el historial (en GitHub) se muestran todos los commits, incluyendo los 2 que fueron hechos en GitHub y los 2 que se hicieron en forma local con RStudio.

Captura de pantalla con los 4 modificaciones confirmadas.

Ahora puede ver que las etiquetas del repositorio local (HEAD) y del remoto (origin/HEAD) están apuntando a la misma versión en el historial. De esta forma, si miramos el historial de los commits en GitHub serán iguales a los que tenemos en forma local.

Captura de pantalla con el historial de cambios en github.

Sobre (buenos) mensajes de confirmación (commit)

Es claro que una buena documentación es crítica para hacer del historial de versiones significativo y útil. Es tentador saltarse la escritura del mensaje asociado al commit o escribir algo por defecto como ‘Actualización!’. Sin embargo es importante escribir mensajes que sean para entender en el futuro que se hizo y por qué. Ademas, los mensajes que se usan en commits son en general más fáciles de entender si usan una convención de verbos activos. Por ejemplo, se puede ver que los mensajes de commit en las capturas de pantallas comienzan siempre con un verbo en pasado (en inglés!) y que explican que fue lo que se cambió.

Si bien muchos de los cambios que aquí se hicieron son simples y se explican por si mismos, para cambios más complejos, es mejor entregar un mensaje completo y auto-contenido. La convención, sin embargo, es tratar de usar mensajes cortos, con una sentencia breve, seguido de una explicación más detallada y racional para el cambio. Esto permite que el nivel de detalles sea legible en el registro de las versiones (version log). No puedo contar el número de veces que he visto los registro d e commits de hace 2, 3 o 10 años y agradecido el nivel de diligencia de los colaboradores que se tomaron el tiempo de describir el trabajo que se realizó.

Flujos de trabajo colaborativos y libres de conflictos (relacionados con Git)

Hasta ahora nos hemos enfocado al uso de Git y GitHub para el uso personal, como ya se demostró esto es extremadamente útil. Sin embargo donde git y GitHua brilla es cuando se comparte un repositorio GitHub con colaboradores, de esta forma se pede trabajar en un código, análisis y modelos en forma colaborativa. Cuando se trabaja de esta manera con otros investigadores, es muy importante poner atención al estado del repositorio remoto para evitar potenciales conflictos al combinar el trabajo. Un merge conflict ocurre cuando dos colaboradores hacen 2 commits en forma separada donde se ha(n) cambiado(s) la(s) misma(s) línea(s) de código de un archivo. Cuando esto ocurre, git no puede combinar los cambios en forma automática y arroja un error preguntando como resolver el conflicto. Esto no es grave, no es necesario tenerle miedo a los merge conflicts ya que son muy fáciles resolver y aquí hay algunas guías geniales. de como hacerlo (por ahora sólo en inglés).

Dicho esto, es siempre mejor evadir este tipo de conflictos, lo que se pueden minimizar siguiendo las siguientes sugerencias:

• Asegúrese de traer (pull down) todos los cambios antes de confirmarlos (commit).
  • Asegurese que tiene los cambios más recientes.
  • Pero puede ser que necesite arreglar su código si ocurren conflictos.
• Coordínese con con sus colaboradores con quien va a trabajar.
  • Usted tiene que comunicarse para colaborar.

Actividad

Use RStudio para agregar un nuevo archivo al repositorio sasap-test, desarrolle una estructura básica y guárdela.

A continuación stage y commit el archivo en forma local y luego push it a GitHub.

Tópicos avanzados

Hay mucho que no hemos visto en este tutorial. Existen tutoriales muy completos que cubren tópicos mas avanzados. Algunos de estos temas son:

• Usando git en la linea de comándos.

• Resolviendo conflictos.

• Branching y merging.

• Pull requests versus contribuciones directas por colaboradores.

• Usando .gitignore para proteger datos sensitivos.

• GitHub Issues y por que son útiles.

• y más, mucho más.

• Try Git es un tutorial interactivo muy bueno y completo.

• Software Carpentry Version Control with Git

• Codecademy Learn Git (some paid)

Referencias